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廣播特性,壓根不需要tile,不同維度可以直接相減
不錯(cuò)不錯(cuò),很爽
請(qǐng)告訴我NLP在哪兒~~~
KNN,講解的很好。入門(mén)ok
雖然感覺(jué)跟NLP關(guān)系不大,但看完還是有收獲
課程代碼供大家學(xué)習(xí)使用
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
課程代碼
https://github.com/CharsonZhao/KNN_Classifier
吐槽,我作為一個(gè)算法工程師,覺(jué)得您這個(gè)質(zhì)量不太高啊
6:04 有個(gè)錯(cuò)誤,不是冒號(hào)前面代表行,后面代表列。應(yīng)該是逗號(hào)前面代表行,后面代表列。冒號(hào)是常規(guī)列表取值時(shí)用的。比如,取一維列表第三個(gè)到第五個(gè)的數(shù)據(jù),data = i[2:4]
6:04 有個(gè)錯(cuò)誤,不是冒號(hào)前面代表行,后面代表列。應(yīng)該是逗號(hào)前面嗲表行,后面代表列。冒號(hào)是常規(guī)列表取值時(shí)用的。比如,取一緯列表第三個(gè)到第五個(gè)的數(shù)據(jù),data = i[2:4]
老師這一節(jié)的課件打錯(cuò)字了,應(yīng)該是適用于KNN。
講的課程太一般,描述雜亂無(wú)章
看了這么多節(jié)課,都還沒(méi)看出和NLP有什么關(guān)系
課程須知
1、本課程面向一定編程基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)、軟件工程專(zhuān)業(yè)、通信專(zhuān)業(yè)、電子技術(shù)專(zhuān)業(yè)和自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的學(xué)生和自然語(yǔ)言處理感興趣的人群。 2、學(xué)習(xí)本課程前需要具備向?qū)ο蟮木幊趟枷牒蚉ython語(yǔ)言基礎(chǔ)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、了解自然語(yǔ)言處理行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景 2、了解自然語(yǔ)言處理概念和技術(shù)體系 3、掌握自然語(yǔ)言處理開(kāi)發(fā)環(huán)境的安裝部署 4、掌握自然語(yǔ)言處理工作流程 5、掌握Matplotlib可視化技術(shù) 6、掌握KNN算法 7、熟練使用NumPy 8、熟練使用sklearn

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